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0很多非程序员把 AI 停留在 ChatGPT 的问答框里，得到建议后仍要自己执行；Cursor 这类 AI Agents 则能读取文件、发现错误并持续迭代到结果。本期给出普通人进入 AI Coding 的三道门槛，以及 CER 和 3C 两个自然语言模板。
适合老板、市场、销售、设计师和运营等没有编程背景的人，帮助你判断哪些任务该继续问 ChatGPT，哪些应该交给 Cursor 直接执行。
这期你会听到
• ChatGPT 与 Cursor 在文件读取、错误反馈和持续执行上有什么区别？
• 为什么拿出可讨论的原型，比在会议里只给建议更有价值？
• 普通人进入 AI Coding 需要跨过哪三道门槛？
• 如何用 CER 的 Context、Error、Request 结构处理报错？
• 如何用 3C 的 Context、Criteria、Component 说清需求与验收标准？
章节
00:00 — 为什么要从 ChatGPT 转向 Cursor
00:37 — 让 Cursor 直接处理文件与任务
01:24 — 聊天框与执行型工作流的根本区别
02:12 — 从给建议的人变成拿出原型的人
03:00 — 为什么仍要理解 AI Agents
04:02 — 普通人上手 AI Coding 的三道门槛
05:32 — 用 CER 修错，用 3C 描述需求
06:58 — 建立真正让 AI 动手的习惯
07:58 — 从会聊天到会调度 AI
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带上想从聊天问答迁移到执行工具的工作任务，请大家协助拆成可运行的原型或自动化。
关于主播与节目
孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。
《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。
